Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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等资源，提升整体资源利用率、缩短需求发布周期，提高应用的研发效率。 用户可以通过 云监控服务 监控Serverless实例的CPU使用率、内存使用率，当满足一定条件，自动触发Serverless算力扩容和缩容，从而提供资源使用率，降低成本。 相关服务和工具 华为云以Serverles

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资源利用率优化调度 装箱调度（Binpack） 重调度（Descheduler） 节点池亲和性调度 负载感知调度 资源利用率优化调度配置案例 父主题： Volcano调度

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，修改kubelet组件的CPU管理策略配置（cpu-manager-policy）参数值，选择static。 单击“确定”，完成配置操作。 为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU（即CPU绑核）有如下几点要求： 节点上开启静态（static）CPU管理策略，具体方法请参见为

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行的前提下，高效的完成业务目标，通常为了达成该目标，一般需要最大限度利用集群的物理资源，如CPU、内存、磁盘IO，使其某一项达到瓶颈。 调优原则 提高CPU使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优

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71 观察并记录容器的CPU以及MEM占用情况，假设最大占用情况为： CPU：25.00% MEM USAGE：256MiB 根据上述信息，可以稍有余量的设置CPU和内存： CPU：25%的CPU使用率意味着容器使用了0.25个CPU核心，因此可以设置CPU为0.3核。 内存：2

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在模型训练的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业

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。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库 服务器 的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升不明

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fle数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executo

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现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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指标数据分为系统指标与自定义指标，计算方法如下： 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标，系统指标的查询与监控依赖Metrics API。例如，您希望控制工作负载对CPU资源的利用率在合理水平，可基于CPU利用率指标为其创建FederatedHPA策略。 利用率 = 工作负载Pod的实际资源使用量 /

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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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*（（1 - CPU资源利用率） * CPU权重 + （1 - Memory资源利用率） * 内存权重）/（CPU权重 + 内存权重） CPU资源利用率：所有节点最近10分钟的CPU平均利用率，采集频率可通过Prometheus adapt规则进行修改。 Memory资源利用率：所有节点最近10分钟的Memory平均利用率

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调整各权重值。 希望重点提高集群CPU资源利用率，减少CPU资源碎片，可以将binpack.cpu权重值提高为10 希望提高集群GPU资源利用率，减少GPU碎片，可以通过binpack.resources添加自定义资源（GPU），并设定权重值为10 提高binpack插件的打分权

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现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)

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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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云容器引擎实例下首选HCE，实现企业降本增效。 用户当前在线、离线业务分离部署，导致资源闲置现象严重，整体资源利用率偏低，亟需降本增效。 HCE结合云容器引擎做了CPU利用率优化。HCE采用混部引擎技术和隔离技术可使云容器引擎的CPU利用率达到40%-60%，并且QoS<1%，应用不卡顿，体验更流畅。 HCE结合云

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上月整月成本）/ 上月整月成本 CPU利用率 CPU使用量 CPU申请量 CPU利用率：当前时间所选命名空间 CPU 的平均利用率。 CPU 利用率 = 所选命名空间 CPU 使用总量 / 所选命名空间 CPU 申请总量 * 100% 内存利用率 内存使用量 内存申请量 当前时间所选命名空间内存的平均利用率。

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